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基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法
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作者 姚宏亮 江永生 +1 位作者 杨静 俞奎 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第10期1335-1340,共6页
股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半... 股市的情绪化倾向是股票市场具有高度不确定性的主要原因,直接利用历史数据的股票趋势预测方法难以适应市场情绪的多变性,在实际应用中效果不理想。文章针对市场情绪的不稳定性导致股市拐点难以预测的问题,提出一种基于情绪向量的隐半马尔可夫模型股市拐点预测方法(hidden semi-Markov model stock turning point prediction method based on sentiment vector,SV-HSMM)。针对市场情绪不可观察性,选取与市场情绪相关的主要特征,使用马尔可夫毯融合成市场情绪;利用隐半马尔可夫模型建模市场环境,构建市场情绪、市场状态和状态持续时间之间的结构关系;引入情绪向量平滑情绪的多变性,并利用Kullback-Leibler(KL)距离量化情绪热度;利用隐半马尔可夫模型的动态推理实现股市拐点预测。结果表明情绪向量方法具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 市场情绪 情绪向量 半马尔可夫模型(HSMM) Kullback-Leibler(KL)距离
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基于自适应隐式半马尔可夫模型的设备健康诊断与寿命预测方法 被引量:18
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作者 刘勤明 李亚琴 +1 位作者 吕文元 叶春明 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2187-2194,共8页
针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归... 针对设备健康诊断与寿命预测问题,提出一种基于自适应隐式半马尔可夫模型(AHSMM)结合多传感器信息的设备健康预测方法。提出了AHSMM的前向—后向算法、Viterbi算法和Baum-Welch算法,有效降低了模型的计算复杂性。利用最大似然线性回归训练对输出概率分布和驻留概率分布进行自适应训练,处理多传感器信息间的差异性,进行有效的多传感器信息融合,以更加准确地进行设备健康诊断与寿命预测。利用失效率理论建立了对设备剩余使用寿命进行预测的基本步骤。通过美国卡特彼勒公司液压泵的状态识别和健康预测实际案例对所提出的方法进行评价与验证,实验结果表明,基于AHSMM的设备健康诊断和性能衰退预测方法比传统的隐式半马尔可夫模型(HSMM)更有效。 展开更多
关键词 自适应隐式半马尔可夫模型 健康诊断 剩余有效寿命 最大似然线性回归 多传感器信息
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基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型的设备退化状态识别方法及应用 被引量:7
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作者 曾庆虎 邱静 +1 位作者 刘冠军 谭晓栋 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期198-203,共6页
机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。提出了一种基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法。通过小波变换提取小... 机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。提出了一种基于小波特征尺度熵-隐半马尔可夫模型(HSMM)的设备退化状态识别新方法。通过小波变换提取小波特征尺度熵,然后构造信号的小波特征尺度熵向量,并以此作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的机械设备运行状态分类器,从而实现设备退化状态的识别。并且以滚动轴承为例,对正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态进行了识别,实验结果表明该方法能有效的识别设备的退化状态。 展开更多
关键词 信息处理技术 小波特征尺度熵 半马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态
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基于小波能谱熵-隐半马尔可夫模型的故障识别方法及应用 被引量:6
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作者 谭晓栋 邱静 +2 位作者 刘冠军 曾庆虎 苗强 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第10期1340-1343,1348,共5页
有效的特征提取方法和分类算法能显著的提高故障识别的精度。小波能谱熵突出了振动信号中短暂的异常信号,能有效的表征早期故障特征;隐半马尔可夫模型通过加入高斯概率分布函数来描述各个状态的驻留时间,能合理的表征振动信号的暂态特征... 有效的特征提取方法和分类算法能显著的提高故障识别的精度。小波能谱熵突出了振动信号中短暂的异常信号,能有效的表征早期故障特征;隐半马尔可夫模型通过加入高斯概率分布函数来描述各个状态的驻留时间,能合理的表征振动信号的暂态特征,适合于机械系统的故障识别问题;本文将小波能谱熵和HSMM相结合,提出了基于小波能谱熵的HSMM故障识别方法。以小波能谱熵作为特征向量,通过训练得到各个状态的HSMM模型并建立分类器,从而实现对未知状态的识别。以齿轮为对象,对齿轮常见的故障状态进行了识别试验。 展开更多
关键词 故障识别 小波能谱熵 半马尔可夫模型 高斯概率分布函数 驻留时间
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基于隐半马尔可夫模型设备退化状态识别方法研究 被引量:10
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作者 曾庆虎 邱静 刘冠军 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2008年第4期429-432,共4页
机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)... 机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)的一种扩展模型,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,比HMM具有更好的建模能力和分析能力。由状态识别和HMM本质上的相通性,将HSMM引入到机械设备的状态识别中,提出了一种基于HSMM状态识别方法,描述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过滚动轴承试验系统验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 半马尔可夫模型(HSMM) 状态识别 退化状态 滚动轴承
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网络流量的半马尔可夫模型 被引量:9
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作者 黄晓璐 闵应骅 吴起 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1592-1600,共9页
引入半马尔可夫模型描述网络流量特性,通过忙阈值和闲阈值的设定将网络流量划分为四种状态:忙、空闲、上升和下降,研究各状态下的网络流量特性及各状态间的相互转换关系.通过网络协议性能分析,在一定的假设条件下推出IP网络流量在处于... 引入半马尔可夫模型描述网络流量特性,通过忙阈值和闲阈值的设定将网络流量划分为四种状态:忙、空闲、上升和下降,研究各状态下的网络流量特性及各状态间的相互转换关系.通过网络协议性能分析,在一定的假设条件下推出IP网络流量在处于忙状态时服从几何布朗运动,在空闲状态下服从正态分布,在上升状态或下降状态下服从指数分布.对广域网和局域网的实际流量数据的分析和检验表明,95%的数据均服从相应状态下的上述随机分布,同时根据此模型计算的系统平均利用率与实际统计结果之间的相对误差小于5%,说明引入的模型能真实反映网络流量特性. 展开更多
关键词 网络流量模型 半马尔可夫模型 几何布朗运动
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基于自回归隐半马尔可夫模型的设备故障诊断 被引量:4
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作者 杨志波 董明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期471-474,479,共5页
提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统... 提出了一种新的隐马尔可夫模型(HMM)拓展模型自回归隐半马尔可夫过程(Auto-Regressive Hidden Semi-Markov Model,AR-HSMM),并给出了模型参数的推导和相应的"前向-后向"算法.与传统的HMM相比,AR-HSMM有以下两个优点:①把传统HMM所假设的隐藏状态分布改进为显式高斯分布;②改进了传统HMM假设各观测变量相互独立的问题,通过在各观测变量之间建立联系,从而使之更加符合实际情况.在液压泵故障诊断中的应用实例表明,AR-HSMM在故障诊断中是非常有效的. 展开更多
关键词 故障诊断 自回归隐半马尔可夫模型 马尔可夫模型
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航空军械综合系统维护的半马尔可夫模型 被引量:2
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作者 聂光戌 魏贤智 胡朝晖 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期534-536,553,共4页
以航空军械综合系统的多状态维护过程为研究对象,对其建立了半马尔可夫的数学模型。在系统维护的等待阶段,运用阶段以及交替阶段中运用该模型,得到了系统在各个不同状态的概率及有效性指数。这些结果对维护实践具有重要的指导意义。
关键词 航空军械综合系统 半马尔可夫模型 有效性指数
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无线Mesh网络基于隐半马尔可夫模型的跨层结合异常检测方法 被引量:1
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作者 王涛 吴晓燕 程良伦 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第8期62-66,110,共6页
目前无线Mesh网络异常检测的方法大多针对单一恶意攻击,还不具备检测来自不同协议层的恶意攻击的综合能力。提出一种基于多协议层跨层结合的异常检测方法,即采集多协议层结合的特征对网络运行状态进行全方位监测,并训练隐半马尔可夫模... 目前无线Mesh网络异常检测的方法大多针对单一恶意攻击,还不具备检测来自不同协议层的恶意攻击的综合能力。提出一种基于多协议层跨层结合的异常检测方法,即采集多协议层结合的特征对网络运行状态进行全方位监测,并训练隐半马尔可夫模型对网络正常运行状态进行描述,通过计算多维观测序列相对于隐半马尔可夫模型的熵来评价其"正常性",从而发现源自不同协议层的恶意攻击行为。实验仿真证明,该方法能有效检测源自各协议层的多种恶意攻击,具有一定的通用性。 展开更多
关键词 无线MESH网络 跨层结合 观测序列 半马尔可夫模型 异常检测
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基于隐半马尔可夫模型的SWIM应用层DDoS攻击的检测方法 被引量:4
10
作者 马兰 崔博花 +2 位作者 刘轩 岳猛 吴志军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1973-1978,共6页
针对广域信息管理(SWIM)系统受到应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的SWIM应用层DDoS攻击的检测方法。首先采用改进后的前向后向算法,利用HSMM建立动态异常检测模型动态地追踪正常SWIM用户的... 针对广域信息管理(SWIM)系统受到应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的SWIM应用层DDoS攻击的检测方法。首先采用改进后的前向后向算法,利用HSMM建立动态异常检测模型动态地追踪正常SWIM用户的浏览行为;然后通过学习和预测正常SWIM用户行为得出正常检测区间;最后选取访问包的大小和请求时间间隔为特征进行建模,并训练模型进行异常检测。实验结果表明,所提方法在攻击1和攻击2情况下检测率分别为99.95%和91.89%,与快速前向后向算法构建的HSMM相比,检测率提升了 0.9%。测试结果表明所提方法可以有效地检测SWIM系统应用层DDoS攻击。 展开更多
关键词 广域信息管理系统 应用层分布式拒绝服务 半马尔可夫模型 SWIM用户行为 安全性分析
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采煤机调高泵隐半马尔可夫模型磨损故障预测 被引量:10
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作者 刘晓波 孔屹刚 +1 位作者 李涛 刘志奇 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第29期11980-11986,共7页
针对采煤机调高液压系统中调高泵故障很大程度依赖于设计者和用户的知识和经验水平的问题,提出一种基于隐半马尔科夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)的故障预测方法。首先,对采煤机调高液压系统中调高泵压力、流量,调高油缸活塞杆... 针对采煤机调高液压系统中调高泵故障很大程度依赖于设计者和用户的知识和经验水平的问题,提出一种基于隐半马尔科夫模型(hidden semi-Markov model,HSMM)的故障预测方法。首先,对采煤机调高液压系统中调高泵压力、流量,调高油缸活塞杆速度、位移进行时域分析。然后,通过对特征值进行K-均值聚类分析确定隐状态数。最后,通过MATLAB和Python编程实现调高泵HSMM故障预测。结果表明:与基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)预测方法相比,调高泵早期故障、后期故障和灾变故障测试样本的预测结果识别率分别提高了10%、5%、20%,基于HSMM的调高泵磨损故障预测方法具有可行性。 展开更多
关键词 采煤机 调高泵 半马尔可夫模型 聚类分析 故障预测
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主机型异常检测的隐半马尔可夫模型方法 被引量:2
12
作者 彭竹苗 张正道 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第33期115-118,共4页
提出基于HSMM模型的主机型入侵检测系统框架。以BSM审计数据作为数据源,提取正常主机行为的特权流系统调用序列,利用HSMM模型对正常主机行为进行建模,然后将当前主机行为与之比较,判定当前主机行为是否异常。选取特权流变化事件作为研... 提出基于HSMM模型的主机型入侵检测系统框架。以BSM审计数据作为数据源,提取正常主机行为的特权流系统调用序列,利用HSMM模型对正常主机行为进行建模,然后将当前主机行为与之比较,判定当前主机行为是否异常。选取特权流变化事件作为研究对象以缩短建模时间,同时滤去了过多的无用信息,一定程度上提高了检测效率。实验结果表明,提出的HSMM方法比HMM优越,同时该方法建模的系统不仅节省训练时间,而且在提高检测率的同时可以降低误报率。 展开更多
关键词 异常检测 半马尔可夫模型 BSM审计数据 特权流
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基于隐半马尔可夫模型的微博流行信息检测方法 被引量:1
13
作者 谢柏林 黎琦 邝建 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期291-296,共6页
目前微博已成为人们发布信息和获取信息的一个重要平台。为了及早发现微博上的流行信息,以便及时发现微博上的热点事件,同时及时发现、抑制谣言信息的传播,使微博在网民的信息获取和信息发布中发挥更积极的作用,文中提出了一种基于隐半... 目前微博已成为人们发布信息和获取信息的一个重要平台。为了及早发现微博上的流行信息,以便及时发现微博上的热点事件,同时及时发现、抑制谣言信息的传播,使微博在网民的信息获取和信息发布中发挥更积极的作用,文中提出了一种基于隐半马尔可夫模型的微博流行信息检测方法。该方法以信息转发者的影响力等级和相邻两个转发者的时间间隔构建观测值,使用随机森林分类算法来自动得到转发者的影响力等级,利用隐半马尔可夫模型来刻画流行信息的传播过程,基于此来及早发现潜在的流行信息。该方法分为模型训练和流行信息检测两个阶段,在流行信息检测阶段,计算每条信息在传播过程中产生的观测序列相对于模型的平均对数似然概率,实时更新每条信息的流行度。使用采集的新浪微博数据集和Twitter数据集对所提方法进行了测试,实验结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 微博 流行信息 半马尔可夫模型 流行度 传播过程
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基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测 被引量:13
14
作者 吴志军 李红军 +3 位作者 刘亮 张景安 岳猛 雷缙 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1549-1562,共14页
低速率拒绝服务(low-rate denial of service,简称LDoS)攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心,导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低,具有极强的隐蔽性,很难被检测到.... 低速率拒绝服务(low-rate denial of service,简称LDoS)攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心,导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低,具有极强的隐蔽性,很难被检测到.在分析LDoS攻击流量的基础上,通过小波变换得到网络流量的小波能谱熵,并以此作为隐半马尔可夫模型(HSMM)的输入,设计采用HSMM网络模型的LDoS攻击判决分类器,提出了基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测方法.该检测方法在NS-2和Test-bed环境中分别进行了测试.实验结果表明,该方法具有较好的检测性能,通过假设检验得出检测率为96.81%. 展开更多
关键词 低速率拒绝服务 网络测量 小波分析 半马尔可夫模型 异常检测
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基于隐藏半马尔可夫模型的传感器状态感知研究 被引量:1
15
作者 谢三军 叶远誉 +2 位作者 余萌 夏昆 刘博文 《中国测试》 CAS 北大核心 2023年第S02期84-89,共6页
当前,传感器的高误检率和接线故障导致的检定不合格问题,影响了检定效率。为解决这一问题,该研究提出了一种针对IO-Link传感器的状态感知模型,旨在有效应对传感器的高误检率和组件故障问题。首先,构建混合冗余IO-Link传感器容错系统模... 当前,传感器的高误检率和接线故障导致的检定不合格问题,影响了检定效率。为解决这一问题,该研究提出了一种针对IO-Link传感器的状态感知模型,旨在有效应对传感器的高误检率和组件故障问题。首先,构建混合冗余IO-Link传感器容错系统模型与传感器故障诊断和隔离的误检率数学表达式。随后,基于隐藏半马尔可夫模型,提出用于检测传感器状态的随机过程评价模型。最后,通过模拟测试验证所提出模型的有效性。在检测阈值为5%的情况下,所提出的传感器状态感知评价模型没有出现误报,并且实现了100%的状态检测准确度。因此,该研究不仅可为IO-Link传感器状态感知提供解决方案,还能为提高检定效率和确保检定合格性提供理论支持和实际应用基础。 展开更多
关键词 误检率 状态感知 隐藏半马尔可夫模型 混合冗余
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一种基于半马尔可夫网络流量模型的延迟估计算法(英文) 被引量:1
16
作者 朱灵波 戴冠中 +2 位作者 LIN-SHI Xue-fang RETIF Jean-Marie 任维娟 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第19期5053-5057,5061,共6页
提出一种基于半马尔可夫网络流量模型的延迟估计算法,用于估计传输链路的延迟超过某个阈值的概率,该值可做为控制器设计及控制策略选择的依据。利用半马尔可夫理论对网络流量进行建模,建立了延迟与网络传输中的队列队长、及队长与网络... 提出一种基于半马尔可夫网络流量模型的延迟估计算法,用于估计传输链路的延迟超过某个阈值的概率,该值可做为控制器设计及控制策略选择的依据。利用半马尔可夫理论对网络流量进行建模,建立了延迟与网络传输中的队列队长、及队长与网络流速率的函数关系,之后经过推导和有限分割,得出网络延迟概率计算公式,并分析了该算法的复杂度。在计算布朗运动积分时采用It积分实现。仿真证明该算法是有效、可行的。 展开更多
关键词 延迟估计 半马尔可夫模型 网络化控制系统 布朗运动 Ito积分
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基于隐马尔可夫模型的煤矿胶带机异常时间点预测 被引量:3
17
作者 李小斌 任世锦 李世银 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期217-225,共9页
煤矿胶带输送机的保护可以保障煤矿生产的平稳高效.针对如何有效地对胶带机发生异常的时刻的预测,提出了一种基于隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)和其改进型隐式半马尔可夫模型(Hidden Semi-Markov Model,HSMM)的胶带输送机异常时... 煤矿胶带输送机的保护可以保障煤矿生产的平稳高效.针对如何有效地对胶带机发生异常的时刻的预测,提出了一种基于隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)和其改进型隐式半马尔可夫模型(Hidden Semi-Markov Model,HSMM)的胶带输送机异常时刻预测的方法.通过对胶带输送机保护传感器采集的时间序列进行特征提取,建立对应的HMM模型及HSMM模型,对胶带机异常发生时刻进行预测.在实际生产数据集上的实验表明,HMM和HSMM模型可以有效地对异常事件发生的时间点进行预测. 展开更多
关键词 马尔可夫模型 半马尔可夫模型 胶带输送机 预测
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改进隐马尔可夫模型在日降雨发生模拟中的应用
18
作者 张蕊 夏乐天 《人民长江》 北大核心 2012年第20期17-20,共4页
一般的隐马尔可夫模型(HMM)无法有效地在观察和隐藏过程中纳入季节性变量。将一般的隐半马尔可夫模型(HSMM)加以改进,允许马氏链状态的任意停留时间分布。应用R函数,建立了包含季节性的停留时间分布的HMM模型,模拟了河北省各城市日降雨... 一般的隐马尔可夫模型(HMM)无法有效地在观察和隐藏过程中纳入季节性变量。将一般的隐半马尔可夫模型(HSMM)加以改进,允许马氏链状态的任意停留时间分布。应用R函数,建立了包含季节性的停留时间分布的HMM模型,模拟了河北省各城市日降雨的发生。模拟结果表明,特别是在隐藏的马氏链中,该模型可以有效地在观察过程和隐藏过程中纳入季节性变量;普通HMM模型的状态预测、解码和模型检验的公式和方法也同样适用于该模型。 展开更多
关键词 马尔可夫模型 半马尔可夫模型 停留时间分布 最大似然估计 日降雨发生
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非平稳动态行为模型及其在DDoS检测中的应用 被引量:3
19
作者 谢逸 唐成华 黄向农 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第9期2100-2105,共6页
应用层分布式拒绝服务攻击严重威胁承载网络应用与服务的服务器.传统服务器端检测方法的主要问题是难以刻画非稳态网站的用户访问行为,也无法动态跟踪正常用户的行为变化,导致误检率随时间推移逐渐增高.提出一种动态的用户行为模型,并... 应用层分布式拒绝服务攻击严重威胁承载网络应用与服务的服务器.传统服务器端检测方法的主要问题是难以刻画非稳态网站的用户访问行为,也无法动态跟踪正常用户的行为变化,导致误检率随时间推移逐渐增高.提出一种动态的用户行为模型,并应用于诊断基于HTTP协议的分布式拒绝服务攻击.该方法采用半马尔可夫链描述正常用户行为.模型通过有监督的前后向算法获得初始化参数,利用动态参数递推算法使模型可以根据用户群体行为的变化实时调整自身参数.从而精确地实现对用户行为的跟踪及诊断可能存在的异常行为.实验结果证明了本文所提方法的有效性. 展开更多
关键词 半马尔可夫模型 非平稳用户行为 动态 DDOS检测
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基于检查点场景信息的软件行为可信预测模型 被引量:2
20
作者 田俊峰 郭玉慧 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第9期147-158,共12页
为了保证软件可信性,通过动态监测软件行为,对软件在一段时间内运行的可信状态进行评估,提出了一种基于检查点场景信息的软件行为可信预测模型CBSI-TM。该模型通过在软件运行轨迹中设置若干检查点,并引入相邻检查点时间增量和CPU利用率... 为了保证软件可信性,通过动态监测软件行为,对软件在一段时间内运行的可信状态进行评估,提出了一种基于检查点场景信息的软件行为可信预测模型CBSI-TM。该模型通过在软件运行轨迹中设置若干检查点,并引入相邻检查点时间增量和CPU利用率变化量定义场景信息,用以反映相邻检查点场景信息的关系,然后利用径向基函数(RBF,radialbasisfunction)神经网络分类器评估当前检查点的状态来判断软件的可信情况,并运用半加权马尔可夫模型预测下一个检查点的状态,达到对软件未来运行趋势的可信情况的评估。实验结果证明了CBSI-TM模型能够有效地预测软件未来运行趋势的可信情况,并验证了该模型具有更优的合理性和有效性。 展开更多
关键词 软件可信性 检查点 RBF神经网络 加权马尔可夫模型
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